R语言 aCGH包 gainLoss()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

gainLoss(aCGH)
gainLoss()所属R语言包：aCGH

                                        Function to compute proportion of gains and losses for each clones
                                         函数来计算每个克隆的收益和亏损的比例

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function outputs lists containing proportion of gains and losses for each clone.
此功能输出链表中每个克隆的收益和损失的比例。


用法----------Usage----------


gainLoss(dat, cols, thres=0.25)



参数----------Arguments----------

参数：dat
log2ratios of the relevant array CGH object
有关阵列全息对象log2ratios


参数：cols
indeces of the samples to use
样品使用indeces


参数：thres
global or tumor-specific threshold. defaults to 0.25
全球或肿瘤特异性的阈值。默认为0.25


值----------Value----------


参数：gainP
Vector of proportion gained for each clones
每个克隆获得的比例向量


参数：lossP
Vector of proportion lost for each clones
每个克隆向量丢失比例


作者（S）----------Author(s)----------


Jane Fridlyand



参见----------See Also----------

plotFreqStat
plotFreqStat


举例----------Examples----------



data(colorectal)

## Use mt.maxT function from multtest package to test[＃使用mt.maxT的功能从multtest封装测试]
## differences in group means for each clone grouped by sex[按性别分组＃每个克隆组方式的差异]
##use only clones with show gain or loss in at least 10% of the samples[＃使用至少10％的样本中显示的收益或损失只克隆]
colnames(phenotype(colorectal))
sex <- phenotype(colorectal)$sex
sex.na <- !is.na(sex)
colorectal.na <- colorectal[ ,sex.na, keep = TRUE ]
factor <- 2.5
minChanged <- 0.1
gainloss <- gainLoss(log2.ratios(colorectal.na), cols=1:ncol(colorectal.na), thres=factor*sd.samples(colorectal.na)$madGenome)
ind.clones.use <- which(gainloss$gainP >= minChanged | gainloss$lossP>= minChanged)
#create filtered dataset[创建过滤集]
colorectal.na <- colorectal.na[ind.clones.use,keep=TRUE]
dat <- log2.ratios.imputed(colorectal.na)
resT.sex <- mt.maxT(dat, sex[sex.na],test = "t.equalvar", B = 1000)


## Plot the result along the genome[＃绘制沿基因组的结果。]
plotFreqStat(colorectal.na, resT.sex, sex[sex.na],factor=factor,titles = c("Male", "Female"))



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